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Spanner 是一个高度可扩展的数据库，它将无限的可扩展性与关系语义（例如二级索引、强一致性、模式和 SQL）相结合，提供 99.999% 的可用性，是一个易于使用的解决方案。
本笔记本介绍了如何使用 Spanner 通过 SpannerLoader 和 SpannerDocumentSaver 保存、加载和删除 langchain 文档。 在 GitHub 上了解更多关于该包的信息。 在 Colab 中打开

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开始之前

要运行此 notebook，您需要执行以下操作 在本 notebook 的运行时环境中确认数据库访问权限后，填写以下值并运行该单元格，然后再运行示例脚本。 
# @markdown Please specify an instance id, a database, and a table for demo purpose.
INSTANCE_ID = "test_instance"  # @param {type:"string"}
DATABASE_ID = "test_database"  # @param {type:"string"}
TABLE_NAME = "test_table"  # @param {type:"string"}

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🦜🔗 库安装

该集成位于其自己的 langchain-google-spanner 包中，因此我们需要安装它。 
pip install -upgrade --quiet langchain-google-spanner langchain
仅限 Colab：取消注释以下单元格以重新启动内核，或使用按钮重新启动内核。对于 Vertex AI Workbench，您可以使用顶部的按钮重新启动终端。 
# # Automatically restart kernel after installs so that your environment can access the new packages
# import IPython

# app = IPython.Application.instance()
# app.kernel.do_shutdown(True)

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☁ 设置您的 Google Cloud 项目

设置您的 Google Cloud 项目，以便您可以在此 notebook 中利用 Google Cloud 资源。 如果您不知道您的项目 ID，请尝试以下操作：
  • 运行 gcloud config list。
  • 运行 gcloud projects list。
  • 查看支持页面：查找项目 ID。
# @markdown Please fill in the value below with your Google Cloud project ID and then run the cell.

PROJECT_ID = "my-project-id"  # @param {type:"string"}

# Set the project id
!gcloud config set project {PROJECT_ID}

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🔐 身份验证

以登录到此 notebook 的 IAM 用户身份向 Google Cloud 进行身份验证，以访问您的 Google Cloud 项目。
  • 如果您正在使用 Colab 运行此 notebook，请使用下面的单元格并继续。
  • 如果您正在使用 Vertex AI Workbench，请查看此处的设置说明。
from google.colab import auth

auth.authenticate_user()

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基本用法

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保存文档

使用 SpannerDocumentSaver.add_documents(<documents>) 保存 langchain 文档。要初始化 SpannerDocumentSaver 类，您需要提供 3 个参数
  1. instance_id - 用于从中加载数据的 Spanner 实例。
  2. database_id - 用于从中加载数据的 Spanner 数据库实例。
  3. table_name - Spanner 数据库中用于存储 langchain 文档的表的名称。
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_spanner import SpannerDocumentSaver

test_docs = [
    Document(
        page_content="Apple Granny Smith 150 0.99 1",
        metadata={"fruit_id": 1},
    ),
    Document(
        page_content="Banana Cavendish 200 0.59 0",
        metadata={"fruit_id": 2},
    ),
    Document(
        page_content="Orange Navel 80 1.29 1",
        metadata={"fruit_id": 3},
    ),
]

saver = SpannerDocumentSaver(
    instance_id=INSTANCE_ID,
    database_id=DATABASE_ID,
    table_name=TABLE_NAME,
)
saver.add_documents(test_docs)

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从 Spanner 查询文档

有关连接到 Spanner 表的更多详细信息，请查阅 Python SDK 文档。

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从表加载文档

使用 SpannerLoader.load() 或 SpannerLoader.lazy_load() 加载 langchain 文档。lazy_load 返回一个生成器，该生成器仅在迭代期间查询数据库。要初始化 SpannerLoader 类，您需要提供
  1. instance_id - 用于从中加载数据的 Spanner 实例。
  2. database_id - 用于从中加载数据的 Spanner 数据库实例。
  3. query - 数据库方言的查询。
from langchain_google_spanner import SpannerLoader

query = f"SELECT * from {TABLE_NAME}"
loader = SpannerLoader(
    instance_id=INSTANCE_ID,
    database_id=DATABASE_ID,
    query=query,
)

for doc in loader.lazy_load():
    print(doc)
    break

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删除文档

使用 SpannerDocumentSaver.delete(<documents>) 从表中删除 langchain 文档列表。 
docs = loader.load()
print("Documents before delete:", docs)

doc = test_docs[0]
saver.delete([doc])
print("Documents after delete:", loader.load())

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高级用法

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自定义客户端

默认创建的客户端是默认客户端。要显式传递 credentials 和 project，可以将自定义客户端传递给构造函数。 
from google.cloud import spanner
from google.oauth2 import service_account

creds = service_account.Credentials.from_service_account_file("/path/to/key.json")
custom_client = spanner.Client(project="my-project", credentials=creds)
loader = SpannerLoader(
    INSTANCE_ID,
    DATABASE_ID,
    query,
    client=custom_client,
)

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自定义文档页面内容和元数据

加载器将返回一个文档列表，其中包含特定数据列的页面内容。所有其他数据列将添加到元数据中。每一行都成为一个文档。

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自定义页面内容格式

SpannerLoader 假设存在一个名为 page_content 的列。这些默认值可以按如下方式更改 
custom_content_loader = SpannerLoader(
    INSTANCE_ID, DATABASE_ID, query, content_columns=["custom_content"]
)
如果指定了多个列，页面内容的字符串格式将默认为 text（空格分隔的字符串连接）。用户可以指定其他格式，包括 text、JSON、YAML、CSV。

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自定义元数据格式

SpannerLoader 假设存在一个名为 langchain_metadata 的元数据列，用于存储 JSON 数据。元数据列将用作基本字典。默认情况下，所有其他列数据都将被添加并可能覆盖原始值。这些默认值可以按如下方式更改 
custom_metadata_loader = SpannerLoader(
    INSTANCE_ID, DATABASE_ID, query, metadata_columns=["column1", "column2"]
)

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自定义 JSON 元数据列名

默认情况下，加载器使用 langchain_metadata 作为基本字典。这可以自定义，以选择一个 JSON 列作为文档元数据的基本字典。 
custom_metadata_json_loader = SpannerLoader(
    INSTANCE_ID, DATABASE_ID, query, metadata_json_column="another-json-column"
)

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自定义过期时间

默认的 过期时间 为 15 秒。这可以通过指定较弱的绑定（可以是根据给定时间戳执行所有读取）或根据过去给定持续时间来定制。 
import datetime

timestamp = datetime.datetime.utcnow()
custom_timestamp_loader = SpannerLoader(
    INSTANCE_ID,
    DATABASE_ID,
    query,
    staleness=timestamp,
)

duration = 20.0
custom_duration_loader = SpannerLoader(
    INSTANCE_ID,
    DATABASE_ID,
    query,
    staleness=duration,
)

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开启数据加速

默认情况下，加载器不会使用 数据加速，因为它有额外的成本，并且需要额外的 IAM 权限。但是，用户可以选择打开它。 
custom_databoost_loader = SpannerLoader(
    INSTANCE_ID,
    DATABASE_ID,
    query,
    databoost=True,
)

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自定义客户端

默认创建的客户端是默认客户端。要显式传递 credentials 和 project，可以将自定义客户端传递给构造函数。 
from google.cloud import spanner

custom_client = spanner.Client(project="my-project", credentials=creds)
saver = SpannerDocumentSaver(
    INSTANCE_ID,
    DATABASE_ID,
    TABLE_NAME,
    client=custom_client,
)

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SpannerDocumentSaver 的自定义初始化

SpannerDocumentSaver 允许自定义初始化。这允许用户指定文档如何保存到表中。 content_column: 这将用作文档页面内容的列名。默认为 page_content。 metadata_columns: 如果文档元数据中存在键，这些元数据将保存到特定列中。 metadata_json_column: 这将是特殊 JSON 列的列名。默认为 langchain_metadata。
custom_saver = SpannerDocumentSaver(
    INSTANCE_ID,
    DATABASE_ID,
    TABLE_NAME,
    content_column="my-content",
    metadata_columns=["foo"],
    metadata_json_column="my-special-json-column",
)

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为 Spanner 初始化自定义模式

SpannerDocumentSaver 将有一个 init_document_table 方法来创建新表以存储具有自定义模式的文档。 
from langchain_google_spanner import Column

new_table_name = "my_new_table"

SpannerDocumentSaver.init_document_table(
    INSTANCE_ID,
    DATABASE_ID,
    new_table_name,
    content_column="my-page-content",
    metadata_columns=[
        Column("category", "STRING(36)", True),
        Column("price", "FLOAT64", False),
    ],
)
在 GitHub 上编辑此页面源文件。
以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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